RAG giúp Transformer xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn tùy chỉnh như thế nào?
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) là kỹ thuật tiên tiến kết hợp cơ chế truy xuất với các mô hình sinh (generative models) để tạo ra các mô hình ngôn ngữ tùy chỉnh, hiệu quả cao và chính xác.
- Transformer có hạn chế về bộ nhớ (chỉ xử lý được 512-2048 token), không thể cập nhật kiến thức linh hoạt và đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán để tùy chỉnh thường xuyên.
- RAG hoạt động qua 2 giai đoạn: truy xuất (retrieval) và sinh (generation). Ở giai đoạn truy xuất, mô hình tạo truy vấn để lấy tài liệu liên quan từ kho dữ liệu ngoài. Ở giai đoạn sinh, tài liệu truy xuất được kết hợp với đầu vào ban đầu để tạo ngữ cảnh phong phú, từ đó sinh ra kết quả đầu ra phù hợp.
- RAG giúp cải thiện độ chính xác và liên quan của kết quả, tích hợp kiến thức một cách linh hoạt, tiết kiệm tài nguyên tính toán, có khả năng mở rộng quy mô lớn và linh hoạt tùy chỉnh theo lĩnh vực cụ thể.
- RAG có nhiều ứng dụng như: chatbot hỗ trợ khách hàng, hỗ trợ chẩn đoán và tra cứu thông tin y tế, phân tích thông tin tài chính, công cụ học tập cá nhân hóa, tra cứu tài liệu pháp lý...
📌 RAG là bước tiến quan trọng giúp các mô hình ngôn ngữ transformer vượt qua các hạn chế về bộ nhớ, khả năng cập nhật kiến thức và tùy chỉnh linh hoạt. Với khả năng truy xuất và tổng hợp thông tin từ nguồn dữ liệu khổng lồ bên ngoài, RAG hứa hẹn cách mạng hóa cách chúng ta tương tác và sử dụng các mô hình ngôn ngữ, mở ra nhiều ứng dụng đa dạng trong thực tế.
https://www.marktechpost.com/2024/06/01/how-rag-helps-transformers-to-build-customizable-large-language-models-a-comprehensive-guide/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
